ContextVLA: Vision-Language-Action Model with Amortized Multi-Frame Context

📄 arXiv: 2510.04246v1 📥 PDF

作者: Huiwon Jang, Sihyun Yu, Heeseung Kwon, Hojin Jeon, Younggyo Seo, Jinwoo Shin

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-10-05

备注: Project page: https://huiwon-jang.github.io/contextvla

💡 一句话要点

ContextVLA：通过分摊多帧上下文的视觉-语言-动作模型，提升机器人任务性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 机器人 视觉语言动作模型 时间上下文 多帧观测 行为克隆

📋 核心要点

  1. 在部分可观测的机器人任务中，利用时间上下文至关重要，但现有基于行为克隆的方法在使用多帧观测时性能提升不稳定。
  2. ContextVLA的核心思想是将多帧观测压缩成单个上下文token，从而降低计算复杂度，同时保留VLM的时间理解能力。
  3. 实验结果表明，ContextVLA在提升机器人任务性能的同时，降低了训练和推理时间，优于单帧VLA。

📝 摘要（中文）

本文提出ContextVLA，一种能够有效利用多帧观测来稳健提升机器人任务性能的策略模型。该方法基于一个关键观察：构建于视觉-语言模型(VLM)之上的视觉-语言-动作模型(VLA)在动作生成中能更有效地利用多帧观测。这表明VLM固有的时间理解能力使其能够从多帧观测中提取更有意义的上下文。然而，视频输入的高维度带来了显著的计算开销，使得VLA的训练和推理效率低下。为了解决这个问题，ContextVLA将过去的观测压缩成一个单一的上下文token，允许策略模型有效地利用时间上下文进行动作生成。实验表明，ContextVLA始终优于单帧VLA，并实现了完整多帧训练的优势，同时减少了训练和推理时间。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在部分可观测的机器人任务中，如何有效利用多帧观测来提升策略模型的性能。现有方法，特别是基于行为克隆的方法，在使用多帧观测时性能提升不稳定，且直接使用多帧视频作为输入会导致计算成本过高。

核心思路：论文的核心思路是利用视觉-语言模型（VLM）固有的时间理解能力，将多帧观测压缩成一个单一的上下文token。这样既能保留时间上下文信息，又能显著降低计算复杂度，从而提高训练和推理效率。

技术框架：ContextVLA模型包含以下主要模块：1) 视觉编码器：用于提取每一帧图像的视觉特征。2) 上下文压缩器：将多帧视觉特征压缩成一个上下文token。3) 语言编码器：用于编码任务相关的语言指令。4) 动作解码器：结合上下文token和语言指令，生成机器人动作。整体流程是，首先使用视觉编码器处理多帧图像，然后使用上下文压缩器将多帧信息压缩成单个token，接着结合语言指令，最后由动作解码器生成动作。

关键创新：ContextVLA的关键创新在于使用分摊（amortized）的方式学习上下文压缩器，将多帧信息压缩成单个token。这种方法避免了直接处理高维视频输入，显著降低了计算复杂度，同时保留了VLM的时间理解能力。与直接使用多帧图像作为输入相比，ContextVLA更加高效。

关键设计：上下文压缩器可能采用Transformer结构，通过自注意力机制学习帧之间的关系，并将多帧信息聚合为一个上下文向量。损失函数可能包含行为克隆损失，用于模仿专家策略的动作，以及对比学习损失，用于鼓励上下文token保留关键的时间信息。具体的网络结构和参数设置在论文中可能有所详细描述（未知）。

📊 实验亮点

ContextVLA在多个机器人任务上进行了实验，结果表明，ContextVLA始终优于单帧VLA，并且在训练和推理时间上都优于直接使用多帧图像作为输入的VLA模型。具体的性能提升幅度和对比基线在论文中可能有所详细描述（未知）。

🎯 应用场景

ContextVLA具有广泛的应用前景，可应用于各种需要时间上下文信息的机器人任务中，例如：家庭服务机器人、自动驾驶、工业自动化等。该研究有助于提升机器人在复杂环境中的感知和决策能力，使其能够更好地完成各种任务，具有重要的实际应用价值和未来发展潜力。

📄 摘要（原文）

Leveraging temporal context is crucial for success in partially observable robotic tasks. However, prior work in behavior cloning has demonstrated inconsistent performance gains when using multi-frame observations. In this paper, we introduce ContextVLA, a policy model that robustly improves robotic task performance by effectively leveraging multi-frame observations. Our approach is motivated by the key observation that Vision-Language-Action models (VLA), i.e., policy models built upon a Vision-Language Model (VLM), more effectively utilize multi-frame observations for action generation. This suggests that VLMs' inherent temporal understanding capability enables them to extract more meaningful context from multi-frame observations. However, the high dimensionality of video inputs introduces significant computational overhead, making VLA training and inference inefficient. To address this, ContextVLA compresses past observations into a single context token, allowing the policy to efficiently leverage temporal context for action generation. Our experiments show that ContextVLA consistently improves over single-frame VLAs and achieves the benefits of full multi-frame training but with reduced training and inference times.